Optimizing MoE Routers: Design, Implementation, and Evaluation in Transformer Models

📄 arXiv: 2506.16419v1 📥 PDF

作者: Daniel Fidel Harvey, George Weale, Berk Yilmaz

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-19

备注: All authors contributed equally. 11 pages, 6 figures

💡 一句话要点

优化MoE路由器以提升Transformer模型性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 混合专家 路由器优化 Transformer模型 模型性能 大规模部署

📋 核心要点

  1. 现有的MoE架构在路由模块性能不佳时，可能导致负载不均和准确性下降。
  2. 本文提出了六种不同的路由器架构，旨在优化令牌分配，提高模型性能。
  3. 实验结果表明，线性路由器速度快，而MLP和注意力路由器在表现力上更具优势。

📝 摘要（中文）

混合专家（MoE）架构提升了大规模语言模型的可扩展性，但其性能依赖于将令牌移动到专门专家的路由模块。糟糕的路由可能导致负载不平衡和准确性降低。本文设计并实现了不同的路由器架构，以解决这些限制。我们实验了六种不同的路由器变体，包括线性、注意力、多层感知器（MLP）、混合、哈希和新提出的MLP-Hadamard。通过使用BERT和Qwen1.5-MoE模型，我们对这些路由器进行了参数效率、推理延迟、路由熵和专家利用模式的特征分析。评估结果显示出明显的权衡：线性路由器提供速度，而MLP和注意力路由器则提供更大的表现力。MLP-Hadamard路由器在结构化稀疏路由方面展现了独特能力。我们成功替换并微调了复杂的量化Qwen1.5-MoE模型中的自定义路由器。此研究提供了MoE路由器设计的比较分析，并为优化其性能以实现高效的大规模模型部署提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决混合专家（MoE）架构中路由模块性能不足的问题，现有方法可能导致负载不均和模型准确性下降。

核心思路：通过设计和实现多种路由器架构，优化令牌的分配过程，从而提高模型的整体性能和效率。

技术框架：研究中实现了六种路由器变体，包括线性、注意力、MLP、混合、哈希和新提出的MLP-Hadamard，采用BERT和Qwen1.5-MoE模型进行评估。

关键创新：MLP-Hadamard路由器在结构化稀疏路由方面展现了独特能力，区别于传统的路由器设计，提供了更高的参数效率和推理速度。

关键设计：在设计中，重点考虑了路由器的参数设置、损失函数和网络结构，确保不同路由器在推理延迟和专家利用率方面的优化。通过微调自定义路由器，提升了复杂模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，线性路由器在推理速度上具有明显优势，而MLP和注意力路由器在表现力上更为出色。MLP-Hadamard路由器在结构化稀疏路由方面表现优异，提供了新的优化思路。整体上，模型的参数效率和推理延迟得到了显著改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模语言模型的优化和部署，尤其是在需要高效推理和准确性的自然语言处理任务中。通过优化路由器设计，可以在实际应用中显著提升模型的响应速度和处理能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Mixture of Experts (MoE) architectures increase large language model scalability, yet their performance depends on the router module that moves tokens to specialized experts. Bad routing can load imbalance and reduced accuracy. This project designed and implemented different router architectures within Transformer models to fix these limitations. We experimented with six distinct router variants Linear, Attention, Multi-Layer Perceptron (MLP), Hybrid, Hash, and our new MLP-Hadamard. We characterized these routers using BERT and the Qwen1.5-MoE model, looking at parameter efficiency, inference latency, routing entropy, and expert utilization patterns. Our evaluations showed distinct trade-offs: Linear routers offer speed, while MLP and Attention routers provide greater expressiveness. The MLP-Hadamard router shows a unique capability for structured, sparse routing. We successfully replaced and fine-tuned custom routers within the complex, quantized Qwen1.5-MoE model. This work provides a comparative analysis of MoE router designs and offers insights into optimizing their performance for efficient and effective large-scale model deployment.